jdbc和jdbctemplate

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原创 最新推荐文章于 2026-07-09 13:54:50 发布 189 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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这里是修真院后端小课堂，每篇分享文从

八个方面深度解析后端知识/技能，本篇分享的是：

【jdbc和jdbctemplate】

【修真院java小课堂】jdbc和jdbctemplate

大家好，我是IT修真院武汉分院第17期的学员王志雄，一枚正直纯洁善良的java程序员，

今天给大家分享一下，修真院官网java任务一，深度思考中的知识点——jdbc和jdbctemplate

背景介绍

jdbc是什么?

JDBC（Java DataBase Connectivity,java数据库连接）是一种用于执行SQL语句的Java API，

可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC提供了

一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序，

同时，JDBC也是个商标名。

它可以做什么

1,与数据库建立连接

2.发送造作数据库语句

3处理结果

jdbctemplate是什么

jdbc已经能够满足大部分用户最基本的对数据库的需求,但是在使用jdbc时,应用必须自己来管理数

据库资源.spring对数据库操作需求提供了,很好的支持,并在原始jdbc的基础上,构建了一个抽象层,

提供了许多shiyongjdbc的模板和驱动模块,为spring应用操作关系型数据库提供了更大的便利

知识剖析

一、

JDBC常用接口

Driver接口

- Driver接口由数据库厂家提供，对于Java开发者而言，只需要使用Driver接口就可以了。

- 在编程中要连接数据库，必须先装载特定厂商的数据库驱动程序。不同的数据库有不同的装载方法。

- 驱动：就是各个厂商实现Sun公司提出的JDBC接口。即对Connection等接口的实现类的jar文件。

- 装载mysql驱动：Class.forName(“com.mysql.jdbc.Driver”);

- 装载oracle驱动：Class.forName(“com.jdbc.driver.OracleDriver”);

DriverManager接口

- DriverManager接口是JDBC的管理层，作用于用户和驱动程序之间。

- DriverManager跟踪可用的驱动程序，并在数据库和相应的驱动之间建立连接。

Connection接口

- Connection与特定数据库的连接(会话)，在连接上下文中执行SQL语句并返回结果。

- DriverManager的getConnection()方法建立在JDBC URL中定义的数据库Connection连接上

-Mysql

Connection con = DriverManager.getConnection(“jdbc:mysql://host:port/database”, “user”, “password”);

-Oracle

Connection con = DriverManager.getConnection(“jdbc:oracle:thin@host:port/database”, “user”, “password”);

Statement接口

- 用于执行静态SQL语句并返回它所生成结果的对象。

- 三种Statement类：

- Statement：

由createStatement创建，用于发送简单的SQL语句（不带参数）

- PreparedStatement：

- 继承自Statement接口，有preparedStatement创建，用于发送含有一个或者多个输入参数的SQL语句。PreparedStatement对象

比Statement对象效率更高，并且是防止SQL注入。我们一般都使用PreparedStatement。

- CallableStatement：

- 继承自preparedStatement。由方法prePareCall创建，用于调用存储过程。

- 常用的Statement方法

- execute()：运行语句，返回是否有结果集。

- executeQuery()：运行select语句，返回ResultSet结果节

- executeUpdate()：运行insert/update/delete操作，返回更新的行数

二、

下面以连接操作mysql数据库为例，简单说明不使用框架的情况下，操作的数据库的一般流程，相

信大家也都敲过千百遍了，我就简单描述下流程吧

1）java程序中加载驱动程序。一般使用Class.forName这种反射的方法加载数据库的驱动。

2）创建数据连接对象。通过DriverManager的getConnection方法，输入数据库连接的URL，用户名，

密码等信息，连接数据库，获取连接对象Connection 的实例

3）创建Statement（PreparedStatement）。通过数据库的连接对象可以创建

Statement（PreparedStatement）对象实例，Statement（PreparedStatement）

对象实例可以执行静态SQL并返回生成结果对象。

4）调用Statement（PreparedStatement)实例相关方法执行相应的SQL语句。

Statement（PreparedStatement）的实例有很多数据库的操作方法，如通过

executeQuery方法可以执行数据的查询，并可以得到返回的结果集ResultSet

  1. 对结果集进行操作

6）关闭数据库连接。在使用完数据库之后，或者不需要再使用数据库的时候，可以通过Connection的close方法，关闭数据库的连接。

jdbctemplate的流程是什么样的

1).加载spring配置文件

2).获取jdbctemplate实例

3)执行SQL语句

4)操作结果集,.(查询方法)

常见问题

JDBCTemplate和JDBC的优缺点？

解决方案

JDBC

优点：运行期：快捷、高效

缺点：编辑器：代码量大、繁琐异常处理

jdbc需要每次进行数据库连接, 然后处理SQL语句,传值,关闭数据库.对数据库进行频繁建立连接及关闭是极其耗费系统资源

甚至有时还可能会出现数据库忘记关闭导致连接被占用.

在以后的工作中,客户的需求肯定不是一成不变的,这就导致经常会改动数据库内容.

JDBCTemplate

优点：运行期：高效、内嵌Spring框架中、支持基于AOP的声明式事务

缺点：必须于Spring框架结合在一起使用、不支持数据库跨平台、默认没有缓存

编码实战

扩展思考

连接池的原理是什么

（1）建立数据库连接池对象（服务器启动）。

（2）按照事先指定的参数创建初始数量的数据库连接（即：空闲连接数）。

（3）对于一个数据库访问请求，直接从连接池中得到一个连接。如果数据库连接池对象中没有空闲的连接，且连接数没有达到最大

（即：最大活跃连接数），创建一个新的数据库连接。

（4）存取数据库。

（5）关闭数据库，释放所有数据库连接（此时的关闭数据库连接，并非真正关闭，而是将其放入空闲队列中。如实际空闲连接数大于

初始空闲连接数则释放连接）。

（6）释放数据库连接池对象（服务器停止、维护期间，释放数据库连接池对象，并释放所有连接）。

都有哪些常用的连接池

参考文献

参考一：https://blog.youkuaiyun.com/j_bean/article/details/78632469

参考二：https://www.cnblogs.com/mybatis/p/5896133.html

参考三：http://www.runoob.com/w3cnote/jdbc-use-guide.html

参考四：http://blog.youkuaiyun.com/xuchuangqi/article/details/53135592

更多讨论

Q1：使用 jdbc.properties 有什么好处？

A1：假如我们需要更改连接数据库的配置,我们直接在jdbc.properties里面更改一次就可以了.而JDBC的话需要增删改查里面每个连接数据库的配置都需要更改.

Q2：控制反转是什么意思?

A2：jdbc 和 jdbctemplate 相比 效率有差别么

Q3:单从效率方面来说,实际上jdbc比jdbctemplate的效率会高一点.jdbcTemplate则更方便我们进行更改内容,和理解当中的逻辑.

A3：jdbcTemplate 实现执行多条sql语句.

Q3:一种直接用mysql的批量处理语句.

另外一种拼接SQL语句直接一次性提交多少条数据.

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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